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Enregistrement W3025491926 · doi:10.1055/s-0040-1710045

AGE-RAGE Axis in the Pathophysiology of Chronic Lower Limb Ischemia and a Novel Strategy for Its Treatment

2020· review· en· W3025491926 sur OpenAlexaff
Kailash Prasad, Kalpana K. Bhanumathy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Angiology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRage (emotion)MedicineGlycationInternal medicineReceptorEndocrinologyInflammationPathogenesisImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review focuses on the role of advanced glycation end products (AGEs) and its cell receptor (RAGE) and soluble receptor (sRAGE) in the pathogenesis of chronic lower limb ischemia (CLLI) and its treatment. CLLI is associated with atherosclerosis in lower limb arteries. AGE-RAGE axis which comprises of AGE, RAGE, and sRAGE has been implicated in atherosclerosis and restenosis. It may be involved in atherosclerosis of lower limb resulting in CLLI. Serum and tissue levels of AGE, and expression of RAGE are elevated, and the serum levels of sRAGE are decreased in CLLI. It is known that AGE, and AGE-RAGE interaction increase the generation of various atherogenic factors including reactive oxygen species, nuclear factor-kappa B, cell adhesion molecules, cytokines, monocyte chemoattractant protein-1, granulocyte macrophage-colony stimulating factor, and growth factors. sRAGE acts as antiatherogenic factor because it reduces the generation of AGE-RAGE-induced atherogenic factors. Treatment of CLLI should be targeted at lowering AGE levels through reduction of dietary intake of AGE, prevention of AGE formation and degradation of AGE, suppression of RAGE expression, blockade of AGE-RAGE binding, elevation of sRAGE by upregulating sRAGE expression, and exogenous administration of sRAGE, and use of antioxidants. In conclusion, AGE-RAGE stress defined as a shift in the balance between stressors (AGE, RAGE) and antistressor (sRAGE) in favor of stressors, initiates the development of atherosclerosis resulting in CLLI. Treatment modalities would include reduction of AGE levels and RAGE expression, RAGE blocker, elevation of sRAGE, and antioxidants for prevention, regression, and slowing of progression of CLLI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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